结合 OCR 与 AI 和 RPA 进行高级数据分析

这篇文章的作者是 Cosmin 尼古拉。 Nicolae 是 UiPath 的产品经理。

非结构化数据无处不在，隐藏在文档、音频文件、视频、电子邮件、图像和日志文件等地方——不胜枚举。事实上，非结构化数据现在约占所有数据的 80% 到 90%。然而，尽管非结构化数据具有丰富性和价值，但它仍然是最浪费的企业资源之一，因为公司缺乏必要的工具来提取和分析它。

这种情况正在发生变化，因为对大数据分析和工作流自动化的需求正在增加——这两者都需要结构化数据。越来越多的企业正在利用一种称为光学字符识别 (OCR) 的技术，这使得将打印或手写文本转换为机器编码文本成为可能。作为一项独立的技术，OCR 受到一定的限制（更多内容见下文）。然而，通过 OCR、机器人流程自动化 (RPA) 和人工智能 (AI) 三重奏，企业可以实现高度先进的数据处理和自动化水平。

OCR 是两个 UiPath 解决方案中的关键组件之一：

1. UiPath Document Understanding 允许自动处理各种文档

2. UiPath AI Computer Vision 让开发人员可以在虚拟桌面和动态界面中实现自动化

本博客将概述 OCR，同时探索 UiPath 如何使用该技术实现下一代数据处理和分析。

首先，这是 OCR 的快速入门。

OCR：概述

通俗的讲，OCR 是一个将文本从图像转换为可编辑文档的过程。

OCR 可以减少甚至消除某些任务的体力劳动。因此，它可以加快后端工作流程，同时让工作人员能够承担更重要的职责。

以下是企业使用 OCR 的一些常见方式。

1。自动化数据输入

手动数据输入既费时又容易出错。通过使用 OCR，企业可以将文书工作数字化，同时最大限度地减少人工干预并提高数据的完整性。

2。编辑文档（扫描或 PDF）

员工经常会收到不可编辑格式的扫描文档和传真通知。这在财务、供应管理、人力资源、法律和合规等部门很常见。传统扫描仪只能将文档导出为图像或 PDF。例如，您不能扫描合同或采购订单，然后在 Microsoft Word 或 Google Docs 中对其进行编辑。但是，利用 OCR 引擎，可以识别文本并将其导出为机器可读的格式，以便进一步编辑和处理。

3。帮助有视力障碍的员工

有视力障碍的员工通常需要将纸质文档转换为数字格式。 OCR 可以帮助将书面文本转换为文本到语音，从而简化流程。

4。组织文件

OCR 可以自动对各种不同的文档进行排序，并按照特定的规则进行组织。一个典型的例子是根据类型或供应商组织发票。或者在关键流程中，例如在邮件分拣机中使用多行 OCR (MLOCR) 来扫描地址并确定如何通过邮政系统发送邮件。

5。通过界面理解文本

OCR 使通过远程接口处理数据成为可能，从而使远程团队可以更快、更轻松地进行协作。

OCR 的局限性

虽然 OCR 非常强大，但在作为独立技术使用时存在一些限制。

以下是 OCR 的一些主要限制。

1。 OCR 无法自行理解数据

首先，OCR 只能将文档中的文本数字化并使其具有机器可读性。如果没有补充机制，OCR 无法理解或解释数据。因此，OCR 通常被用作更大、更智能的解决方案中的一个组件。为了实现真正的大规模流程自动化，OCR 和 RPA 与 AI 相结合。

2。 OCR 缺少上下文

OCR 系统也缺乏上下文。例如，当实际单词是 ball 时，OCR 系统可能会将单词转录为 bail。 OCR 引擎本身不具备扫描句子其余部分以查看应该使用哪个单词所需的认知能力。因此，OCR 作为一种独立的技术非常容易出错。它需要一个人在循环组件来检查条目的准确性。因此，OCR 本身缺乏作为自动化工具的最佳价值。

3。 OCR 无法处理可变性

此外，OCR 无法处理文档文本或布局的可变性，这在处理结构不同的文档时是一个大问题。

4。 OCR 无法分隔文档

如果在包含在自动化流程之前需要将文件分离为文档，或者工作流的索引字段或键值存在重复，则可能会出现更多问题。

5。 OCR 不准确或不可扩展

归根结底，对于复杂的认知过程，纯 OCR 不够准确或可扩展性不够。企业需要成熟灵活的解决方案，而不是受限且容易出错的组件。

如您所见，OCR 作为一项独立技术还不够成熟，无法支持当今先进的企业工作流程。然而，当与 RPA 软件和 AI 结合使用时，OCR 可以成为一个非常有用的工具。下一节将探讨 UiPath 如何使用 OCR 实现高度准确的自动化。

用例：UiPath 文档理解中的 OCR

UiPath Document Understanding 使用 RPA 和 AI 将文档中的数据数字化，以便对其进行处理和分析。文档理解可以处理结构化和非结构化数据，它适用于各种对象——如手写、表格、复选框和签名。

文档理解带来许多好处，例如准确灵活的文档处理、提高运营效率、降低人为错误风险以及复杂流程的端到端自动化。

需要注意的是，文档理解技术不是 OCR。两者合而为一的事实是一种常见的误解。相反，文档理解是一种利用 OCR 将非数字文档中的文本数字化的先进技术。

一个值得注意的区别是 UiPath 将 OCR 与数据提取分离。该领域的许多公司都将 OCR 与提取相结合。通过将两者解耦，UiPath 提供了更大的选择、灵活性和准确性，因为可以在需要时选择不同的 OCR 引擎，而不会中断提取端正在发生的事情。如果需要，还可以使用 UiPath OCR 公共合约来部署您自己的 OCR 引擎。

文档理解如何使用 OCR

OCR 在文档理解过程的早期就开始发挥作用——在将分类法加载到工作流中并且定义所有文件和数据以供提取之后立即发挥作用。

Document Understanding 使用 OCR 引擎来检测和数字化文本，使其能够被机器人读取。从那里，文档从指定的列表中分类，数据被提取，并且 - 如果需要 - 人类可以在将提取的数据导出到相关存储库之前对其进行确认。

UiPath Document Understanding 可以利用专有的 UiPath Document OCR 以及第三方 OCR 引擎来数字化文本。客户可以选择最适合其用例的引擎。

如图所示，OCR 是 UiPath 文档理解框架的一部分。它的唯一目的是使文本机器可读。

用例：UiPath AI 计算机视觉中的 OCR

UiPath AI 计算机视觉解决了 RPA 的最大挑战之一，即自动化虚拟桌面基础架构 (VDI)，如 Citrix、VMware 和 Microsoft Windows 远程桌面。

人工智能计算机视觉使软件机器人能够看到和理解计算机屏幕上的所有元素，而不是依赖隐藏的属性来做出决定。使用 AI 计算机视觉，企业和 RPA 开发人员可以实现 VDI 的自动化 - 无论框架或操作系统如何。

AI 计算机视觉支持自动化，包括动态用户界面 (UI) 元素，例如下拉菜单和复选框；支持广泛的接口类型。该解决方案可以减少虚拟机自动化时的实施时间，同时提高自动化的弹性和可靠性。

虽然 AI 计算机视觉确实使用了 OCR，但它不用于数字化文档。这是一个微妙但常见的误解。

UiPath AI 计算机视觉如何使用 OCR

使用标准 OCR 和 RPA 在虚拟环境中实现自动化是不可能的，因为远程桌面最终只是一个视频源。解释文本需要高级解决方案，更重要的是要了解它们在界面中的类型和用途。

AI 计算机视觉利用 UiPath 在过去几年中开发的具有自定义屏幕 OCR 的高级神经网络来分析虚拟桌面源上的 UI 并像人类一样理解它。该解决方案可以轻松导航任何可用的界面、单击按钮，还可以进行复杂的交互，例如提取整个表格和与下拉菜单交互。

对于元素识别，AI Computer Vision 使用一种称为模糊匹配的文本解释技术。即使在 OCR 结果不一致的情况下，这种技术也可以让 UiPath Robots 每次都能识别正确的元素，从而提高自动化结果的可靠性并缩短开发时间。

使用 UiPath 将 OCR 提升到新的水平

如您所见，使用包含 OCR 的基于 AI 的解决方案具有巨大的价值。 UiPath 文档理解和 UiPath 计算机视觉工具远远超出了基本的 OCR，实现了具有企业可扩展性的快速可靠的自动化——这使您能够释放数据的全部价值，包括 VDI 背后的非结构化或锁定的数据。

以下图表可帮助您确定文档理解或计算机视觉是否适合您的需求：

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